潮汐車道對于緩解交通擁堵具有重要意義，目前受到廣泛關注。而傳統的潮汐車道控制技術在車道清空、切換過渡、區域關聯控制等關鍵階段未能深入挖掘，控制效果有待提升。
邊緣計算目前已經成為產業界和學術界的研究熱點，在靠近業務的網絡邊緣側部署計算處理能力能夠極大地滿足未來業務對低時延、大帶寬、高可靠的要求，極大的支持了未來車聯網、工業控制、智能制造、大視頻等業務。
邊緣計算越來越受到了來自IT和OT領域的企業的關注，本文旨在從制造本質—從源頭分析如何去推進其實現，以期獲得產業專家的批評指正。
作為直接推動機器學習蓬勃發展的關鍵核心技術， 深度學習已經迅速成為學術界與工業界關注的焦點。然而，由于深度學習模型的高精度需求往往會引發對計算資源的大量消耗，因此將一個深度學習模型部署到資源受限的移動設備面臨著的巨大的挑戰。
邊緣計算是智能制造的基石，靈活的軟件體系是支撐邊緣智能計算的核心。邊緣計算同時也是傳統工業由自動化向信息化與智能化發展的重要手段。
從共享單車到自動駕駛，從智能家居到無人商店，我們已從“人聯網”時代全面進入“物聯網”時代。在萬物智能互聯的新時代，數據量成指數級爆炸，不僅需要云端的大數據分析以轉化為洞察，在邊緣對于提取分析數據也有著更高的要求，應運而生的邊緣計算將在整個物聯網的發展中發揮關鍵性作用。
當前，邊緣計算正成為傳統行業和ICT產業共同關注的熱點話題，邊緣計算要研究的內容和主要應用領域是什么？其與物聯網和互聯網的關系如何？又面臨哪些挑戰？
面向公共安全領域內的視頻監控系統主要應對違法犯罪及社會管理等公共安全問題。傳統視頻監控系統具有前端攝像機內置計算資源較少、數據量較大、傳輸帶寬延遲較高、目標跟蹤效率較低等不足，為此，需構建基于邊緣計算的新型視頻監控系統的軟硬件服務平臺。
本文提出一種適用于煙草行業的工控系統安全監測與管控方案，通過將安全監測系統和安全防護網關進行有機聯動，識別并預測工控系統攻擊異常事件，并自動生成針對該攻擊異常事件的處理規則。
金屬礦產資源開采是人類獲得工業原料的主要方式，近年來，隨著全球礦產資源開采量的持續增長，開采難度不斷加大，要求提高礦山的采礦效率、降低采礦成本、減少安全事故風險、改善經濟效益。
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